package com.mj.listen1._11_哈希表.map;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Objects;
import java.util.Queue;

/**
 * 手写哈希表
 *
 * @param <K>
 * @param <V>
 */
public class HashMap<K, V> implements Map<K, V> {
    // 装填因子
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    private static final boolean RED = false;
    private static final boolean BLACK = true;
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 1 << 4;
    // HashMap的容量(哈希表容量), 用来记录存放多少个entry(键值对)
    private int size;
    // 存放 红黑树根节点 的数组(哈希表底层就是数组), 也就是说哈希表中每一个桶中都是一颗红黑树. 桶数组
    private Node<K, V>[] table;

    public HashMap() {
        table = new Node[DEFAULT_CAPACITY];
    }

    @Override
    public int size() {
        return size;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public void clear() {
        // 这里的判断是因为, 如果size==0的时候, 调用clear, 还是会进入下面的循环,进行清空,数组只是开辟了16个空的位置,本来就是空的.
        if (size == 0) return;
        size = 0;
        // 将哈希表中每一个桶(红黑树的根节点)都清空.
        for (int i = 0; i < table.length; i++) {
            table[i] = null;
        }
    }

    @Override
    public V put(K key, V value) {

        resize();

        // 找到key对应的索引
        int index = index(key);
        // 哈希表中存放的是根节点
        Node<K, V> root = table[index];
        if (root == null) {
            // 第一次添加，没有哈希冲突
            root = createNode(key, value, null);
            table[index] = root;
            size++;
            // 红黑树添加后的调整
            // 新添加节点之后的处理
            fixAfterPut(root);
            return null;
        }

        // 出现hash冲突, 说明table[index]表中的位置不为空,已经有红黑树的根节点了
        // 添加的不是第一个节点
        Node<K, V> node = root;
        // 记录父节点
        Node<K, V> parent = root;
        int com = 0;
        // 在while循环的时候这个会一直调用，所以提取到while循环之外就可以了
        int h1 = hash(key);
        K k1 = key;
        Node<K, V> result = null;
        boolean searched = false;
        do {
            parent = node;

            K k2 = node.key;
            int h2 = node.hash;

            if (h1 < h2) {
                com = -1;
            } else if (h1 > h2) {
                com = 1;
            } else if (Objects.equals(k1, k2)) {
                com = 0;
            } else if (k1 != null && k2 != null
                    && (k1.getClass() == k2.getClass())
                    && (k1 instanceof Comparable)
                    && (com = ((Comparable) k1).compareTo(k2)) != 0) {// 哈希相同、不equals

            } else if (searched) {// 已经搜索过，没有搜索到
                com = System.identityHashCode(k1) - System.identityHashCode(k2);
            } else {// 哈希相同、不equals、不具备可比较性。则需要扫描左右子树
                if ((node.left != null && (result = node(node.left, k1)) != null)
                        || (node.right != null && (result = node(node.right, k1)) != null)) {
                    node = result;
                    com = 0;
                } else {
                    // 比较地址值
                    com = System.identityHashCode(k1) - System.identityHashCode(k2);
                    searched = true;
                }
            }

            if (com < 0) {
                // 往左边找
                node = node.left;
            } else if (com > 0) {
                node = node.right;
            } else {
                // 相等，直接覆盖该节点的元素
                V oldV = node.value;
                node.key = key;
                node.value = value;
                return oldV;
            }
        } while (null != node);// 节省一次比较，第一次进来node一定不为null

        // 把元素放入到二叉搜索树上
        // 插入到左边还是右边，依然是根据 compare(element, node.element);结果
        Node<K, V> newNode = createNode(key, value, parent);
        if (com < 0) {
            // 插入到左边
            parent.left = newNode;
        } else {
            // 插入到右边
            parent.right = newNode;
        }
        size++;
        fixAfterPut(newNode);
        return null;
    }

    @Override
    public V get(K key) {
        Node<K, V> node = node(key);
        return node != null ? node.value : null;
    }

    @Override
    public V remove(K key) {
        return remove(node(key));
    }

    @Override
    public boolean containsKey(K key) {
        return node(key) != null;
    }

    @Override
    public boolean containsValue(V value) {
        // 使用层序遍历
        Queue<Node<K, V>> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < table.length; i++) {
            if (table[i] == null) continue;
            // 当前索引位置有红黑树
            Node<K, V> root = table[i];
            // 根节点入队
            queue.offer(root);
            while (!queue.isEmpty()) {
                Node<K, V> node = queue.poll();

                if (Objects.equals(value, node.value)) return true;

                if (node.left != null) {
                    queue.offer(node.left);
                }

                if (node.right != null) {
                    queue.offer(node.right);
                }
            }
        }
        return false;
    }

    @Override
    public void traversal(Visitor<K, V> visitor) {
        if (visitor == null) return;
        Queue<Node<K, V>> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < table.length; i++) {
            if (table[i] == null) continue;
            // 当前的位置有红黑树
            Node<K, V> root = table[i];
            queue.offer(root);
            while (!queue.isEmpty()) {
                Node<K, V> node = queue.poll();
                // 打印
                if (visitor.visit(node.key, node.value)) return;

                // 往左右子树找
                if (node.left != null) {
                    queue.offer(node.left);
                }

                if (node.right != null) {
                    queue.offer(node.right);
                }
            }
        }
    }

    protected Node<K, V> createNode(K key, V value, Node<K, V> parent) {
        return new Node<>(key, value, parent);
    }

    private void resize() {
        // 装填因子 <= 0.75, 不扩容
        if (size / table.length <= DEFAULT_LOAD_FACTOR) return;
        // 扩容
        Node<K, V>[] oldTable = table;
        // 新的哈希表长度为原来长度的2倍
        table = new Node[oldTable.length << 1];
        Queue<Node<K, V>> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < oldTable.length; i++) {
            if (oldTable[i] == null) continue;
            // 层序遍历
            queue.offer(oldTable[i]);// 取出根节点
            while (!queue.isEmpty()) {
                Node<K, V> node = queue.poll();
                if (node.left != null) {
                    queue.offer(node.left);
                }

                if (node.right != null) {
                    queue.offer(node.right);
                }

                // 移动、赋值当前索引位置的红黑树的所有节点
                move(node);
            }
        }
    }

    private void move(Node<K, V> newNode) {
        // 喝完孟婆汤
        newNode.parent = null;
        newNode.left = null;
        newNode.right = null;
        newNode.color = RED;

        // 开始复制，根put类似，但是少了com=0场景，因为此时的红黑树上面的key都是不一样的
        // 找到原来节点对应的索引
        int index = index(newNode);
        // 哈希表中存放的是根节点
        Node<K, V> root = table[index];
        if (root == null) {
            // 第一次添加，没有哈希冲突
            root = newNode;
            table[index] = root;
            // 红黑树添加后的调整
            // 新添加节点之后的处理
            fixAfterPut(root);
            return;
        }

        // 出现hash冲突, 说明table[index]表中的位置不为空,已经有红黑树的根节点了
        // 添加的不是第一个节点
        Node<K, V> node = root;
        // 记录父节点
        Node<K, V> parent = root;
        int com = 0;
        // 在while循环的时候这个会一直调用，所以提取到while循环之外就可以了
        int h1 = newNode.hash;
        K k1 = newNode.key;
        do {
            parent = node;

            K k2 = node.key;
            int h2 = node.hash;

            if (h1 < h2) {
                com = -1;
            } else if (h1 > h2) {
                com = 1;
            } else if (k1 != null && k2 != null
                    && (k1.getClass() == k2.getClass())
                    && (k1 instanceof Comparable)
                    && (com = ((Comparable) k1).compareTo(k2)) != 0) {// 哈希相同、不equals

            } else {
                // 比较地址值
                com = System.identityHashCode(k1) - System.identityHashCode(k2);
            }

            if (com < 0) {
                // 往左边找
                node = node.left;
            } else if (com > 0) {
                node = node.right;
            }
        } while (null != node);// 节省一次比较，第一次进来node一定不为null

        // 把元素放入到二叉搜索树上
        // 看看插入到父节点的哪个位置
        newNode.parent = parent;
        // 插入到左边还是右边，依然是根据 com 结果
        if (com < 0) {
            // 插入到左边
            parent.left = newNode;
        } else {
            // 插入到右边
            parent.right = newNode;
        }
        fixAfterPut(newNode);
    }

    /**
     * 传入删除的节点
     *
     * @param node
     * @return
     */
    protected V remove(Node<K, V> node) {
        if (node == null) return null;
        size--;

        Node<K, V> willNode = node;

        // 存储oldV
        V oldV = node.value;

        // 删除的节点度为2
        // ---找到节点的后继节点，后继节点分2种情况：度为0(叶子节点)，度为1(如果度为2，一定还会往下继续找)
        // 后继节点值覆盖要删除节点的值；删除掉找到的后继节点，删除后继几点转换为删除度为1或者为0的节点了
        if (node.hasTwoChildren()) {
            // 要删除节点度为2
            // 找到节点的后继节点
            Node<K, V> successor = successor(node);
            // 值覆盖
            node.key = successor.key;
            node.value = successor.value;
            node.hash = successor.hash;
            // successor变为新的要被删除的节点
            node = successor;
        }

        int index = index(node);

        // 删除的节点度为1：
        Node<K, V> replaceNode = node.left != null ? node.left : node.right;// 替代者
        if (replaceNode != null) {// 删除节点度为1
            // 删除节点的父节点指向删除节点的父节点
            replaceNode.parent = node.parent;
            if (node.parent == null) {
                // 删除的是根节点，改变root指向
                table[index] = replaceNode;
            }
            if (node == node.parent.left) {
                // 删除节点在左边
                node.parent.left = replaceNode;
            } else {
                // 删除节点在右边
                node.parent.right = replaceNode;
            }
            // ---有左子树：child.parent = node.parent;node.parent.left = child
            // ---有右子树：child.parent = node.parent;node.parent.right = child;

            // 删除以后的调整
            fixAfterRemove(node, replaceNode);
        } else if (node == table[index]) {// 删除的节点度为0
            // 删除的节点度为0，且是根节点
            node.parent = null;
            table[index] = null;

            // 删除以后的调整
            fixAfterRemove(node, null);
        } else {// 删除的节点度为0，是叶子节点
            if (node == node.parent.left) {
                // 节点在左侧
                node.parent.left = null;
            } else {
                // 节点在右侧
                node.parent.right = null;
            }
            // 删除以后的调整
            fixAfterRemove(node, null);
        }

        // 链表使用
        afterRemove(willNode, node);

        return oldV;
    }

    /**
     * 根据传入的节点, 返回该节点的后驱节点 (中序遍历)
     *
     * @param node
     * @return
     */
    protected Node<K, V> successor(Node<K, V> node) {
        if (node == null) return node;

        Node<K, V> p = node.right;
        if (p != null) {
            while (p.left != null) {
                p = p.left;
            }
            return p;
        }

        // node.right为空
        while (node.parent != null && node == node.parent.right) {
            node = node.parent;
        }

        return node.parent;
    }

    /**
     * @param willRemoveNode 想要删除哪个节点
     * @param realRemoveNode 真正被删除的节点(度为2的时候will和real不一样，real是后继节点)
     */
    protected void afterRemove(Node<K, V> willRemoveNode, Node<K, V> realRemoveNode) {

    }

    private void fixAfterRemove(Node<K, V> node, Node<K, V> replaceNode) {
        // 如果删除的节点是红色
        if (isRed(node)) {
            return;
        }

        // 用于取代node的子节点是红色
        if (isRed(replaceNode)) {
            // 直接把取代的节点染成黑色
            black(replaceNode);
            return;
        }

        Node<K, V> parent = node.parent;
        // 删除的是根节点
        if (parent == null) return;

        // 删除黑色的叶子节点(肯定会下溢)
        // 判断被删除的node是左还是右(如果直接通过sibling()方法,拿到的不准确,因为在remove方法中已经将node置为null了,然后才调用的afterRemove
        // 判断被删除的节点在左边还是右边
        // parent.left == null 被删除节点在左边，node.isLeftChild()表示
        boolean isLeft = parent.left == null || node.isLeftChild();//
        // 拿到兄弟节点
        Node<K, V> sibling = isLeft ? parent.right : parent.left;
        if (isLeft) {// 被删除的节点在左边，兄弟节点在右边
            if (isRed(sibling)) {// 兄弟节点是红色，旋转为兄弟节点是黑色
                black(sibling);
                red(parent);
                rotateL(parent);
                sibling = parent.right;
            }

            // 走到这里，兄弟节点必然是黑色

            if (isBlack(sibling.left) && isBlack(sibling.right)) {// 表示node的黑兄弟节点的left,right子节点都是黑节点
                // 兄弟节点没有一个红色子节点(不能借一个节点给你), 父节点要向下跟node的兄弟节点合并
                boolean parentBlack = isBlack(parent);// parent是否是黑色
                black(parent);// 父亲染成黑色
                red(sibling);// 兄弟染成红色
                if (parentBlack) {
                    // 如果本身parent是黑色，需要重复执行afterRemove
                    fixAfterRemove(parent, null);
                }
            } else {
                // 表示兄弟节点至少有一个红色子节点,可以向被删除节点的位置借一个节点
                if (isBlack(sibling.right)) {
                    rotateR(sibling);
                    // sibling变更
                    sibling = parent.right;// 因为旋转之后,要更改node的sibling,才能复用下面的染色代码.不然出现bug
                }

                // 统一处理旋转

                // 旋转之后的左右节点染为BLACK。
                color(sibling, colorOf(parent));// 旋转之后的中心节点继承parent的颜色。
                black(sibling.right);
                black(parent);
                rotateL(parent);
            }
        } else {// 被删除的节点在右边，兄弟节点在左边
            if (isRed(sibling)) {// 兄弟节点是红色，旋转为兄弟节点是黑色
                // sibling染成BLACK，parent染成RED，进行旋转。
                black(sibling);
                red(parent);
                rotateR(parent);// 旋转之后,改变兄弟节点,然后node的兄弟节点就为黑色了
                sibling = parent.left;// 兄弟节点变更
            }

            // 走到这里，兄弟节点必然是黑色

            if (isBlack(sibling.left) && isBlack(sibling.right)) {// 表示node的黑兄弟节点的left,right子节点都是黑节点
                // 兄弟节点没有一个红色子节点(不能借一个节点给你), 父节点要向下跟node的兄弟节点合并
                /*
                    首先这里要判断父节点parent的颜色(如果为parent为红色,则根据B树红色节点向其黑色父节点合并原则,parent向下合并,肯定不会
                    发生下溢; 如果parent为黑色,则说明parent向下合并后,必然也会发生下溢,这里我们当作移除一个叶子结点处理,复用afterRemove
                */
                boolean parentBlack = isBlack(parent);// parent是否是黑色
                black(parent);// 父亲染成黑色
                red(sibling);// 兄弟染成红色
                if (parentBlack) {
                    // 如果本身parent是黑色，需要重复执行afterRemove
                    fixAfterRemove(parent, null);
                }
            } else {
                // 表示兄弟节点至少有一个红色子节点,可以向被删除节点的位置借一个节点
                // 兄弟节点的左边是黑色, 先将兄弟节点左旋转; 旋转完之后和后面两种的处理方式相同,都是再对父节点进行右旋转
                if (isBlack(sibling.left)) {
                    rotateL(sibling);
                    // sibling变更
                    sibling = parent.left;// 因为旋转之后,要更改node的sibling,才能复用下面的染色代码.不然出现bug
                }

                // 统一处理旋转

                // 旋转之后的左右节点染为BLACK。
                color(sibling, colorOf(parent));// 旋转之后的中心节点继承parent的颜色。
                black(sibling.left);
                black(parent);
                rotateR(parent);
            }
        }
    }

    /**
     * 根据 key 找到对应的节点
     *
     * @param key
     * @return
     */
    private Node<K, V> node(K key) {
        // 先找到索引，再从红黑树中找到 key 对应的节点
        int index = index(key);
        // 拿到当前索引位置的红黑树根节点
        Node<K, V> root = table[index];
        return root == null ? null : node(root, key);
        // 寻找root节点子树下面，key对应的节点
    }

    /**
     * 从 node 子树节点下面寻找key对应的节点
     *
     * @param node
     * @param k1
     * @return
     */
    private Node<K, V> node(Node<K, V> node, K k1) {
        // k1(拿着这个去红黑树查找)的hash值
        int h1 = hash(k1);
        Node<K, V> result = null;
        int com = 0;
        while (node != null) {
            K k2 = node.key;
            int h2 = node.hash;
            // 从红黑树中找
            // hash值是否相同
            if (h1 > h2) {// 这里不能使用h1-h2，是因为h1-h2可能损失精度，导致本该是>0而变成了<0。
                // 右边找
                node = node.right;
            } else if (h1 < h2) {
                // 左边找
                node = node.left;
            } else if (Objects.equals(k1, k2)) {
                // equals相同，说明找到了节点
                return node;
            } else if (k1 != null && k2 != null
                    && k1.getClass() == k2.getClass()
                    && k1 instanceof Comparable
                    && (com = ((Comparable) k1).compareTo(k2)) != 0) {// 哈希值不同、也不 equals。具备可比较性
//                int com = ((Comparable) k1).compareTo(k2);
                if (com < 0) {
                    // k1 小于 k2
                    // 左边找
                    node = node.left;
                } else if (com > 0) {
                    // k1 大于 k2
                    // 右边找
                    node = node.right;
                }
//                else {
//                    // k1 等于 k2
//                    return node;
//                }
                // 哈希值相同、不equals、不具备可比较性。递归遍历子树
            } else if (node.right != null && ((result = node(node.right, k1)) != null)) {
                // 右子树不为空，且右子树查找结果也不为空
                return result;
            } else {
                // 走这里说明右子树没有找到，再去左子树中遍历寻找
                node = node.left;
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * 往哈希表的某个索引下面的红黑树下面添加节点
     *
     * @param key1 可能为null
     * @param key2 可能为null
     * @param h1
     * @param h2
     * @return
     */
    private int compare(K key1, K key2, int h1, int h2) {
        // hash值是否相同
        int result = h1 - h2;
        if (result != 0) return result;

        // hash值相同，比较equals方法
        // (a == b) || (a != null && a.equals(b));
        if (Objects.equals(key1, key2)) return 0;

        // hash值相同，equals不同
        // 比较类名
        if (key1 != null && key2 != null) {
            String keyClz1 = key1.getClass().getName();
            String keyClz2 = key2.getClass().getName();
            // 比较类名
            result = keyClz1.compareTo(keyClz2);
            if (result != 0) return result;

            // 同一种数据类型
            // 判断key是否具备可比较性
            if (key1 instanceof Comparable) {
                // 具备可比较性
                return ((Comparable) key1).compareTo(key2);
            }
        }

        // 走这里，肯定hash值相同。有以下情况：
        // key1位null，key2不为null
        // key2为null。key1不为null
        // 同一种数据类型，不具备可比较性

        // 比较地址值是否相同
        // System.identityHashCode(a)：获取a的地址的哈希值、能保证唯一性
        return System.identityHashCode(key1) - System.identityHashCode(key2);
    }

    /**
     * 找到node节点对应的索引值(node在某颗红黑树上呢，这颗红黑树上的任何节点的索引值都一样)
     * 即这颗红黑树上面的所有的哈希值都一样，得到的索引也都一样
     *
     * @param node
     * @return
     */
    private int index(Node<K, V> node) {
        return node.hash & (table.length - 1);
    }

    /**
     * 找到key对应的索引。根据key的hash值 & 哈希表长度 - 1
     *
     * @param key
     */
    private int index(K key) {
//        if (key == null) return 0; // 如果key为空, 插入到哈希表的0位置
//        int hash = key.hashCode();
//        // 同Double,Long的hashCode类似实现,因为key.hashCode()是我们自己实现的,在JDK底层不放心又作了一次混合运算
//        // 拿到我们自己实现的hash值, 将hash值和hash值无符号右移16位再做一次运算
//        hash = hash ^ (hash >>> 16);
//        return hash & (table.length - 1);
        return hash(key) & (table.length - 1);
    }

    /**
     * 获取key的哈希值
     *
     * @param key
     * @return
     */
    private int hash(K key) {
        if (key == null) return 0;
        int hash = key.hashCode();
        // 在JDK底层不放心又作了一次混合运算
        return hash ^ (hash >>> 16);
    }

    private void fixAfterPut(Node<K, V> node) {
        Node<K, V> parent = node.parent;
        if (parent == null) {
            // 添加的节点是根节点
            black(node);
            return;
        }

        // 如果节点父节点是黑色，直接返回
        if (isBlack(parent)) {
            return;
        }

        // 节点父节点是红色
        // 叔父节点
        Node<K, V> uncle = parent.sibling();
        // 祖父节点
        Node<K, V> grand = parent.parent;
        if (isRed(uncle)) {// 叔父节点是红色
            black(parent);
            black(uncle);
            // 把祖父节点当做是新添加的节点
            fixAfterPut(red(grand));
            return;
        }

        // 叔父节点不是红色
        if (parent.isLeftChild()) {// L
            red(grand);
            if (node.isLeftChild()) {// LL
                // 让祖父节点进行单旋转，染成红色，让父节点成为中心，并染成黑色。
                black(parent);
            } else {// LR
                // 让祖父节点和父节点进行旋转，让新添加成员成为中心节点，染成黑色，祖父节点染成红色。
                black(node);
                rotateL(parent);
            }
            rotateR(grand);
        } else {// R
            red(grand);
            if (node.isLeftChild()) {// RL
                // 让祖父节点和父节点进行旋转，让新添加成员成为中心节点，染成黑色，祖父节点染成红色。
                black(node);
                rotateR(parent);
            } else {// RR
                // 让祖父节点进行单旋转，染成红色，让父节点成为中心，并染成黑色。
                black(parent);
            }
            rotateL(grand);
        }
    }

    // 左旋
    private void rotateL(Node<K, V> grand) {
        Node<K, V> parent = grand.right;
        Node<K, V> child = parent.left;
        grand.right = child;
        parent.left = grand;
        afterRotate(grand, parent, child);
    }

    private void afterRotate(Node<K, V> grand, Node<K, V> parent, Node<K, V> child) {
        // 让 parent 为子树的根节点
        parent.parent = grand.parent;
        // 将grand.parent的左或者右指针指向parent
        // 如果 grand 是其父节点的 left, 则将 grand.parent.left = parent;
        if (grand.isLeftChild()) {
            grand.parent.left = parent;
        } else if (grand.isRightChild()) {
            grand.parent.right = parent;
        } else {
            // 根节点
            table[index(grand)] = parent;
        }

        // 更新 child 的 parent
        if (child != null) {
            child.parent = grand;
        }

        // 更新grand的parent
        grand.parent = parent;
    }

    // 右旋
    private void rotateR(Node<K, V> grand) {
        Node<K, V> parent = grand.left;
        Node<K, V> child = parent.right;
        grand.left = child;
        parent.right = grand;

        // 让 parent 为子树的根节点
        afterRotate(grand, parent, child);
    }

    /**
     * 给某个节点上色
     *
     * @param node
     * @param color
     * @return
     */
    private Node<K, V> color(Node<K, V> node, boolean color) {
        if (node == null) return node;
        // 强转为 RBNode
        node.color = color;
        return node;
    }

    /**
     * 将Node节点上色为红色
     *
     * @param node
     * @return
     */
    private Node<K, V> red(Node<K, V> node) {
        return color(node, RED);
    }

    /**
     * 将Node节点上色为黑色
     *
     * @param node
     * @return
     */
    private Node<K, V> black(Node<K, V> node) {
        return color(node, BLACK);
    }

    /**
     * 返回当前节点的颜色
     *
     * @param node
     * @return
     */
    private boolean colorOf(Node<K, V> node) {
        return node == null ? BLACK : node.color;
    }

    /**
     * 返回当前节点是否是黑色
     *
     * @param node
     * @return
     */
    private boolean isBlack(Node<K, V> node) {
        return colorOf(node) == BLACK;
    }

    /**
     * 返回当前节点是否是红色
     *
     * @param node
     * @return
     */
    private boolean isRed(Node<K, V> node) {
        return colorOf(node) == RED;
    }

    /**
     * 红黑树的Node
     *
     * @param <K>
     * @param <V>
     */
    protected static class Node<K, V> {
        int hash;
        K key;
        V value;
        boolean color = RED;

        public Node<K, V> left;
        public Node<K, V> right;
        public Node<K, V> parent;

        /**
         * 是否是叶子
         *
         * @return
         */
        public boolean isLeaf() {
            return left == null && right == null;
        }

        /**
         * 当前节点是否有两个孩子
         */
        public boolean hasTwoChildren() {
            return left != null && right != null;
        }

        public Node(K key, V value, Node<K, V> parent) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.parent = parent;
            hash = key == null ? 0 : key.hashCode();
            // 扰动计算
            hash = hash ^ (hash >>> 16);
        }

        /**
         * 判断自己是否是左孩子
         *
         * @return
         */
        public boolean isLeftChild() {
            return parent != null && this == parent.left;
        }

        /**
         * 判断自己是否是右孩子
         *
         * @return
         */
        public boolean isRightChild() {
            return parent != null && this == parent.right;
        }

        /**
         * 获取兄弟节点。获取叔父节点：parent.isSibling();
         *
         * @return
         */
        public Node<K, V> sibling() {
            if (isLeftChild()) {
                return parent.right;
            }

            if (isRightChild()) {
                return parent.left;
            }

            return null;
        }
    }
}
